#ifndef REAL_CU
#define REAL_CU

// Includes
#include <iostream>
#include <string.h>

#include "real.cuh"

#include "../utils///cuPrintf.cuh"

//Incluyo la clase Random para la generación de números aleatorios en CUDA
#include "../utils/Random.cu"

//Incluyo la clase global.cu  que contiene las variables y funciones globales
#include "../utils/global.cuh"

//Incluyo la clase realCPU.cu para procesar las islas en CPU
#include "realCPU.cu"

//Incluyo la clase donde se calcula el fitness
#include "../fitness/fitnessReal.cu"

//Incluyo la clase donde se inicializa la poblacion manualmente
#include "../inicializacion/initReal.cu"
#include "../inicializacion/initRealCPU.cu"

using namespace std;


/****************** Representacion real ********************/

/******************* Implementacion de Funciones del Device *****************/

__device__ void asignarProbabilidadRuletaReal(float* fitnessActualDevice, float* probabilidadRuletaBinaria, float* fitnessTotalParaRuletaDevice, struct Random randomGPU){
	__syncthreads();
	if(threadIdx.y == 0){
		fitnessTotalParaRuletaDevice[blockIdx.y] = 0;
		for(int i = blockIdx.y*cantCromosomasPoblacionDevice; i < blockIdx.y*cantCromosomasPoblacionDevice + cantCromosomasPoblacionDevice; i++){
			fitnessTotalParaRuletaDevice[blockIdx.y] += fitnessActualDevice[i];
		}
		for(int i = blockIdx.y*cantCromosomasPoblacionDevice; i < blockIdx.y*cantCromosomasPoblacionDevice + cantCromosomasPoblacionDevice; i++){
			probabilidadRuletaBinaria[i] = fitnessActualDevice[i]/fitnessTotalParaRuletaDevice[blockIdx.y] * 100;
		}
	}
}

__global__ void inicializarPoblacionReal(float* poblacion, float* fitnessActualDevice, struct Random randomGPU, int cantCromosomasPoblacion, float* fitnessOrdenadoDevice){
	//Obtengo posicion a escribir.
	int posicionCromosoma = threadIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2 + blockIdx.y * totalGenesEnPoblacionDevice;
	int posicionFitness = threadIdx.y * 2 + blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice;
	int indiceRandom = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;
	for(int i = 0; i < cantGenesEnCromosomaDevice * 2; i++){
		//Genero valor aleatorio.
		float r = (obtenerNumeroEnRangoReal(getRandom(randomGPU, indiceRandom)));
		poblacion[posicionCromosoma+i] = r;
	}
	fitnessActualDevice[posicionFitness] = calcularFitnessRealGPU(poblacion, posicionCromosoma);
	fitnessActualDevice[posicionFitness + 1] = calcularFitnessRealGPU(poblacion, posicionCromosoma + cantGenesEnCromosomaDevice);
	
	fitnessOrdenadoDevice[posicionFitness] = fitnessActualDevice[posicionFitness];
	fitnessOrdenadoDevice[posicionFitness + 1] = fitnessActualDevice[posicionFitness + 1];
}


__global__ void mainKernelReal(float* poblacionActualDevice, float* nuevaPoblacionDevice, float* fitnessActualDevice, float* nuevoFitnessDevice, int* poblacionActualAcambiarDevice, int* nuevaPoblacionAcambiarDevice, float* individuosAMigrarDevice, float* probabilidadRuletaDevice, float* fitnessTotalParaRuletaDevice, struct Random r, int generacionActual, float * individuoAMigrarGPUaCPUdevice, float* fitnessOrdenadoDevice, int* vectorIndicesFitnessOrdenado, int iteracion, float* mejorIndividuoGPUDevice, float* mejorFitnessIndividuoGPUDevice){
	if(tipoSeleccionDevice == 2){
		asignarProbabilidadRuletaReal(fitnessActualDevice, probabilidadRuletaDevice, fitnessTotalParaRuletaDevice, r);
	}
	int posicionCromosoma1 = seleccionReal(fitnessActualDevice, probabilidadRuletaDevice, r, tipoSeleccionDevice, vectorIndicesFitnessOrdenado);
	int posicionCromosoma2 = seleccionReal(fitnessActualDevice, probabilidadRuletaDevice, r, tipoSeleccionDevice, vectorIndicesFitnessOrdenado);
	cruzamientoRepresentacionReal(poblacionActualDevice, nuevaPoblacionDevice, posicionCromosoma1, posicionCromosoma2, probabilidadCruzamientoDevice, r, tipoCruzamientoDevice);
	mutacionReal(nuevaPoblacionDevice, probabilidadMutacionDevice, r, tipoMutacionDevice, generacionActual);
	asignarFitnessReal(nuevaPoblacionDevice, nuevoFitnessDevice, fitnessOrdenadoDevice);
	reemplazoReal(poblacionActualDevice, nuevaPoblacionDevice, poblacionActualAcambiarDevice, nuevaPoblacionAcambiarDevice, fitnessActualDevice, nuevoFitnessDevice, tipoReemplazoDevice);
	if((iteracion + 1) % generacionesMigrarDevice == 0 || imprimirPoblacionEnteraDevice == 0){
		__syncthreads();
		if(threadIdx.y == 0){
			if((iteracion + 1) % generacionesMigrarDevice == 0)
				individosAMigrarRepresentacionReal(nuevoFitnessDevice, nuevaPoblacionDevice, individuosAMigrarDevice, individuoAMigrarGPUaCPUdevice);
			if(imprimirPoblacionEnteraDevice == 0){
				//obtengo el mejor individuo
				int posMejor = obtenerMejorIndividuoReal(nuevoFitnessDevice);
				for(int i = 0; i < cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
					mejorIndividuoGPUDevice[i + blockIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice] = nuevaPoblacionDevice[posMejor+i];
				}
				//asignar mejor fitness
				mejorFitnessIndividuoGPUDevice[blockIdx.y] = nuevoFitnessDevice[posMejor/cantGenesEnCromosomaDevice];
			}
		}
	}
}

__global__ void obtenerMejoresIndividuosReal(float* poblacion, float* fitness, float* mejorIndividuoDevice, float* mejorFitnessIndividuoGPUDevice){
	//obtengo el mejor individuo
	int posMejor = obtenerMejorIndividuoReal(fitness);
	for(int i = 0; i < cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
		mejorIndividuoDevice[i + blockIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice] = poblacion[posMejor+i];
	}
	//asignar mejor fitness
	mejorFitnessIndividuoGPUDevice[blockIdx.y] = fitness[posMejor/cantGenesEnCromosomaDevice];
}

/******************* Implementacion de Funciones de Migracion *****************/

//Obtiene el mejor individuo de una poblacion (1 bloque por poblacion)
//selecciona el mejor elemento
__device__ int obtenerMejorIndividuoReal(float* vectorFitness){
	float mejor = INT_MIN;
	int indiceMejor;
	float valorFitness;
	int indiceMemoria = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice;
	for(int i = 0; i< cantCromosomasPoblacionDevice; i++){
		valorFitness = vectorFitness[indiceMemoria+i];
		if(valorFitness > mejor){
			mejor = valorFitness;
			indiceMejor = i;
		}
	}
	int posicionCromosomaMejor = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice + indiceMejor * cantGenesEnCromosomaDevice;
	return posicionCromosomaMejor;
}

//Obtiene el indice del peor individuo y del fitness del peor individuo de una poblacion (1 bloque por poblacion) y retorna por referencia en el arreglo indices
__device__ void obtenerPeorIndividuoReal(float* vectorFitness, int indices[2]){
	float peor = INT_MAX;
	int indicePeor;
	float valorFitness;
	int posicionCromosomaPeor;
	int indiceMemoria = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice;
	for(int i = 0; i< cantCromosomasPoblacionDevice; i++){
		valorFitness = vectorFitness[indiceMemoria+i];
		if(valorFitness < peor){
			peor = valorFitness;
			indicePeor = i;
		}
	}
	posicionCromosomaPeor = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice + indicePeor * cantGenesEnCromosomaDevice;
	indices[0] = posicionCromosomaPeor;
	indices[1] = indicePeor;
}

__global__ void migracionRepresentacionReal(float* poblacionActualDevice, float* fitnessActualDevice, float* individuosAMigrarDevice, struct Random randomGPU, float* individuoAMigrarCPUaGPUdevice){
	int indices[2];
	obtenerPeorIndividuoReal(fitnessActualDevice, indices);
	int posicionCromosomaEmigrante = indices[0];
	int posicionCromosomaInmigrante;
	int aux;
	if(blockIdx.y == 0){
		aux = cantidadPoblacionesGPUDevice - 1;
	}else{
		aux = (blockIdx.y - 1) % cantidadPoblacionesGPUDevice;
	}
	posicionCromosomaInmigrante = aux * cantGenesEnCromosomaDevice;
	if(blockIdx.y == 0 && cantidadPoblacionesCPUDevice > 0){
		for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
			poblacionActualDevice[posicionCromosomaEmigrante+i] = individuoAMigrarCPUaGPUdevice[i];
		}
	}else{
		for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
			poblacionActualDevice[posicionCromosomaEmigrante+i] = individuosAMigrarDevice[posicionCromosomaInmigrante+i];
		}
	}
	int posicionFitness = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice + indices[1];
	fitnessActualDevice[posicionFitness] = calcularFitnessRealGPU(poblacionActualDevice, posicionCromosomaEmigrante);
}


__device__ void individosAMigrarRepresentacionReal(float* nuevoFitnessDevice, float* nuevaPoblacionDevice, float* individuosAMigrarDevice, float* individuoAMigrarGPUaCPUdevice){
	int posicionMejorIndividuo = obtenerMejorIndividuoReal(nuevoFitnessDevice);
	if(cantidadPoblacionesCPUDevice > 0 && blockIdx.y == cantidadPoblacionesGPUDevice - 1){
		for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
			individuoAMigrarGPUaCPUdevice[i] = nuevaPoblacionDevice[posicionMejorIndividuo+i];
		}
	}else{
		for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
			individuosAMigrarDevice[blockIdx.y*cantGenesEnCromosomaDevice + i] = nuevaPoblacionDevice[posicionMejorIndividuo+i];
		}
	}
}


/******************* Implementacion de Funciones de Selecccion *****************/

__device__ int seleccionReal(float* vectorFitness, float* probabilidadRuletaDevice, struct Random randomGPU, int ejecutarFuncion, int* vectorIndicesFitnessOrdenado){
	int resultado = -1;
	if(ejecutarFuncion == 0){
		resultado = seleccionPorRangoReal(vectorIndicesFitnessOrdenado, randomGPU);
	}else if(ejecutarFuncion == 1){
		resultado = seleccionPorTorneoReal(vectorFitness, randomGPU);
	}else if(ejecutarFuncion == 2){
		resultado = seleccionRuedaRuletaReal(probabilidadRuletaDevice, randomGPU);
	}
	return resultado;
}


//Seleccion elitista
//selecciona el mejor o segundo mejor elemento segun se indica en indiceMejor con un 1 o con un 2
__device__ int seleccionPorRangoReal(int* vectorIndicesFitnessOrdenado, struct Random randomGPU){
	int indiceRandom = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;
	unsigned int indiceMejor = getRandomInt(randomGPU, indiceRandom)% cantidadIndividuosSeleccionPorRangoDevice;
	int posicionCromosoma = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice + vectorIndicesFitnessOrdenado[blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice + indiceMejor] * cantGenesEnCromosomaDevice;
	return posicionCromosoma;
}

//Seleccion por torneo
//selecciona 2 individuos al azar y devuelve la posicion del mejor
__device__ int seleccionPorTorneoReal(float* vectorFitness, struct Random randomGPU){
	int indiceRandom = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;
	unsigned int r = getRandomInt(randomGPU, indiceRandom)% cantCromosomasPoblacionDevice;
	int posicionFitnessAleatoria1 = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice + r;
	int posicionCromosomaAleatoria1 = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice + r * cantGenesEnCromosomaDevice;
	r = getRandomInt(randomGPU, indiceRandom)% cantCromosomasPoblacionDevice;
	int posicionFitnessAleatoria2 = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice + r;
	int posicionCromosomaAleatoria2 = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice + r * cantGenesEnCromosomaDevice;
	if(vectorFitness[posicionFitnessAleatoria1] > vectorFitness[posicionFitnessAleatoria2])
		return posicionCromosomaAleatoria1;
	return posicionCromosomaAleatoria2;
}

//Seleccion por rueda de ruleta
__device__ int seleccionRuedaRuletaReal(float* probabilidadRuletaDevice, struct Random randomGPU){
	int indiceRandom = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;
	unsigned int aux = getRandomInt(randomGPU, indiceRandom);
	int r = aux % 100;
	float suma = probabilidadRuletaDevice[blockIdx.y*cantCromosomasPoblacionDevice];
	int i = 0;
	while((r > suma) && (i < cantCromosomasPoblacionDevice - 1)){
		i++;
		suma = suma + probabilidadRuletaDevice[blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice + i];
	}
	int posicionCromosoma = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice  * cantGenesEnCromosomaDevice + i * cantGenesEnCromosomaDevice;
	return posicionCromosoma;
}

/******************* Implementacion de Funciones de Cruzamiento *****************/

__device__ void cruzamientoRepresentacionReal(float* poblacionActual, float* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, float probabilidad, struct Random randomGPU, int ejecutarFuncion){
	if(ejecutarFuncion == 0){
		cruzamientoAritmeticoIndividual(poblacionActual, nuevaPoblacion, posicionCromosoma1, posicionCromosoma2, probabilidad, randomGPU);
	}else{
		if(ejecutarFuncion == 1){
			cruzamientoAritmeticoSimple(poblacionActual, nuevaPoblacion, posicionCromosoma1, posicionCromosoma2, probabilidad, randomGPU);
		}else{
			if(ejecutarFuncion == 2){
				cruzamientoAritmeticoCompleto(poblacionActual, nuevaPoblacion, posicionCromosoma1, posicionCromosoma2, probabilidad, randomGPU);
			}
		}
	}
}

__device__ void cruzamientoAritmeticoIndividual(float* poblacionActual, float* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, float probabilidad, struct Random randomGPU){
	int posicionNuevoCromosoma1 = threadIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2 + blockIdx.y * totalGenesEnPoblacionDevice;
	int posicionNuevoCromosoma2 = posicionNuevoCromosoma1 + cantGenesEnCromosomaDevice;
	int indiceRandom = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;
	unsigned int prob;
	int genAcruzar = (getRandomInt(randomGPU, indiceRandom) % cantGenesEnCromosomaDevice);
	prob = (getRandomInt(randomGPU, indiceRandom) % 101);
	for(int i=0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
		nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
		nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
		if((i == genAcruzar) && (prob < probabilidad)){
			float alfa = fmod(getRandom(randomGPU, indiceRandom), 1);
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = alfa * poblacionActual[posicionCromosoma2+i] + (1-alfa) * poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = alfa * poblacionActual[posicionCromosoma1+i] + (1-alfa) * poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
		}
	}
}

__device__ void cruzamientoAritmeticoSimple(float* poblacionActual, float* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, float probabilidad, struct Random randomGPU){
	int posicionNuevoCromosoma1 = threadIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2 + blockIdx.y * totalGenesEnPoblacionDevice;
	int posicionNuevoCromosoma2 = posicionNuevoCromosoma1 + cantGenesEnCromosomaDevice;
	int indiceRandom = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;
	unsigned int prob;
	unsigned int k = (getRandomInt(randomGPU, indiceRandom) % cantGenesEnCromosomaDevice);
	float alfa = fmod(getRandom(randomGPU, indiceRandom), 1);
	for(int i=0; i<k; i++){
		nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
		nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
	}
	prob = (getRandomInt(randomGPU, indiceRandom) % 101);
	if(prob < probabilidad ){
		for(int i=k; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = alfa * poblacionActual[posicionCromosoma2+i] + (1-alfa) * poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = alfa * poblacionActual[posicionCromosoma1+i] + (1-alfa) * poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
		}
	}else{
		for(int i=k; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
		}
	}
}

__device__ void cruzamientoAritmeticoCompleto(float* poblacionActual, float* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, float probabilidad, struct Random randomGPU){
	int posicionNuevoCromosoma1 = threadIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2 + blockIdx.y * totalGenesEnPoblacionDevice;
	int posicionNuevoCromosoma2 = posicionNuevoCromosoma1 + cantGenesEnCromosomaDevice;
	int indiceRandom = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;
	unsigned int prob = (getRandomInt(randomGPU, indiceRandom) % 101);
	float alfa = fmod(getRandom(randomGPU, indiceRandom), 1);
	if(prob < probabilidad ){
		for(int i=0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = alfa * poblacionActual[posicionCromosoma1+i] + (1-alfa) * poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = alfa * poblacionActual[posicionCromosoma2+i] + (1-alfa) * poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
		}
	}else{
		for(int i=0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
		}
	}
}


/******************* Implementacion de Funciones de Mutacion *****************/


__device__ void mutacionReal(float* poblacion, float probabilidad, struct Random randomGPU, int ejecutarFuncion, int generacionActual){
	if(ejecutarFuncion == 0){
		mutacionUniforme(poblacion, probabilidad, randomGPU);
	}else{
		if(ejecutarFuncion == 1){
			mutacionNoUniforme(poblacion, probabilidad, randomGPU, generacionActual);
		}
	}
}


__device__ void mutacionUniforme(float* poblacion, float probabilidad, struct Random randomGPU){
	int posicionNuevoCromosoma1 = threadIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2 + blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice;
	int posicionNuevoCromosoma2 = posicionNuevoCromosoma1 + cantGenesEnCromosomaDevice;
	int indiceRandom = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;
	unsigned int k;
	float left_k, right_k, aux1;
	float aux;
	unsigned int prob = (getRandomInt(randomGPU, indiceRandom) % 101);
	if(prob < probabilidad ){
		k = getRandomInt(randomGPU, indiceRandom) % cantGenesEnCromosomaDevice;
		left_k = poblacion[posicionNuevoCromosoma1 + (k - 1) % cantGenesEnCromosomaDevice];
		right_k = poblacion[posicionNuevoCromosoma1 + (k + 1) % cantGenesEnCromosomaDevice];
		aux = getRandom(randomGPU, indiceRandom);
		if(left_k > right_k){
			aux1 = right_k;
			right_k = left_k;
			left_k = aux1;
		}
		poblacion[posicionNuevoCromosoma1 + k] = left_k + aux * (right_k - left_k);
	}
	prob = (getRandomInt(randomGPU, indiceRandom) % 101);
	if(prob < probabilidad ){
		k = getRandomInt(randomGPU, indiceRandom) % cantGenesEnCromosomaDevice;
		left_k = poblacion[posicionNuevoCromosoma2 + (k - 1) % cantGenesEnCromosomaDevice];
		right_k = poblacion[posicionNuevoCromosoma2 + (k + 1) % cantGenesEnCromosomaDevice];
		aux = getRandom(randomGPU, indiceRandom);
		if(left_k > right_k){
			aux1 = right_k;
			right_k = left_k;
			left_k = aux1;
		}
		poblacion[posicionNuevoCromosoma2 + k] = left_k + aux * (right_k - left_k);
	}
}

__device__ void mutacionNoUniforme(float* poblacion, float probabilidad, struct Random randomGPU, int generacionActual){
	int posicionNuevoCromosoma1 = threadIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2 + blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice;
	int posicionNuevoCromosoma2 = posicionNuevoCromosoma1 + cantGenesEnCromosomaDevice;
	int indiceRandom = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;
	unsigned int k;
	float left_k, right_k, resultado, r;
	int aux;
	unsigned int prob = (getRandomInt(randomGPU, indiceRandom) % 101);
	if(prob < probabilidad ){
		k = getRandomInt(randomGPU, indiceRandom) % cantGenesEnCromosomaDevice;
		left_k = poblacion[posicionNuevoCromosoma1 + ((k - 1) % cantGenesEnCromosomaDevice)];
		right_k = poblacion[posicionNuevoCromosoma1 + ((k + 1) % cantGenesEnCromosomaDevice)];
		aux = getRandomInt(randomGPU, indiceRandom) % 2;
		r = getRandom(randomGPU, indiceRandom);
		if(aux == 0){
			resultado = poblacion[posicionNuevoCromosoma1 + k] + ((right_k - poblacion[posicionNuevoCromosoma1 + k]) * r * (__powf((1 - (generacionActual/numeroGeneracionesDevice)), gradoNoUniformidadDevice)));
		}else{
			resultado = poblacion[posicionNuevoCromosoma1 + k] - ((poblacion[posicionNuevoCromosoma1 + k] - left_k) * r * (__powf((1 - (generacionActual/numeroGeneracionesDevice)), gradoNoUniformidadDevice)));
		}
		poblacion[posicionNuevoCromosoma1 + k] = resultado;
	}

	prob = (getRandomInt(randomGPU, indiceRandom) % 101);
	if(prob < probabilidad ){
		k = getRandomInt(randomGPU, indiceRandom) % cantGenesEnCromosomaDevice;
		left_k = poblacion[posicionNuevoCromosoma2 + ((k - 1) % cantGenesEnCromosomaDevice)];
		right_k = poblacion[posicionNuevoCromosoma2 + ((k + 1) % cantGenesEnCromosomaDevice)];
		aux = getRandomInt(randomGPU, indiceRandom) % 1;
		r = getRandom(randomGPU, indiceRandom);
		if(aux == 0){
			resultado = poblacion[posicionNuevoCromosoma2 + k] + ((right_k - poblacion[posicionNuevoCromosoma2 + k]) * r * (__powf((1 - (generacionActual/numeroGeneracionesDevice)), gradoNoUniformidadDevice)));
		}else{
			resultado = poblacion[posicionNuevoCromosoma2 + k] - ((poblacion[posicionNuevoCromosoma2 + k] - left_k) * r * (__powf((1 - (generacionActual/numeroGeneracionesDevice)), gradoNoUniformidadDevice)));
		}
		poblacion[posicionNuevoCromosoma2 + k] = resultado;
	}
}

/******************* Implementacion de Funciones de fitness *****************/

__device__ void asignarFitnessReal(float* nuevaPoblacion, float* nuevoVectorFitness, float* fitnessOrdenadoDevice){
	//Obtengo posicion del primer cromosoma.
	int posicionCromosoma = threadIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2 + blockIdx.y * totalGenesEnPoblacionDevice;
	int posicionFitness = threadIdx.y * 2 + blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice;
	nuevoVectorFitness[posicionFitness] = calcularFitnessRealGPU(nuevaPoblacion, posicionCromosoma);
	nuevoVectorFitness[posicionFitness + 1] = calcularFitnessRealGPU(nuevaPoblacion, posicionCromosoma + cantGenesEnCromosomaDevice);
	fitnessOrdenadoDevice[posicionFitness] = nuevoVectorFitness[posicionFitness];
	fitnessOrdenadoDevice[posicionFitness + 1] = nuevoVectorFitness[posicionFitness + 1];
}

/******************** Implementacion de Funciones de reemplazo **************/

__device__ void reemplazoReal(float * poblacionActualDevice, float * nuevaPoblacionDevice, int * poblacionActualAcambiar, int * nuevaPoblacionAcambiar, float * fitnessActualDevice, float* nuevoFitnessDevice, int ejecutarFuncion){
	if(ejecutarFuncion == 1){
		reemplazoElitistaReal(poblacionActualDevice, nuevaPoblacionDevice, poblacionActualAcambiar, nuevaPoblacionAcambiar, fitnessActualDevice, nuevoFitnessDevice);
	}
}
__device__ void reemplazoElitistaReal(float* poblacionActual, float* nuevaPoblacion, int* poblacionActualAcambiar, int* nuevaPoblacionAcambiar, float * fitnessActual, float* nuevoFitness){
	__syncthreads();
	if(threadIdx.y == 0){
		int cantAremplazar = porcentajeElitismoDevice*cantCromosomasPoblacionDevice/100;
		float peor = INT_MAX;
		float mejor = INT_MIN;
		int posPeor = -1;
		int posMejor = -1;
		int posFitness = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice;
		for(int i = 0; i < cantAremplazar; i++){
			if(fitnessActual[posFitness+i] < peor){
				peor = fitnessActual[posFitness+i];
				posPeor = i;
			}
			if(nuevoFitness[posFitness+i] > mejor){
				mejor = nuevoFitness[posFitness+i];
				posMejor = i;
			}
			poblacionActualAcambiar[posFitness+i] = 1;
			nuevaPoblacionAcambiar[posFitness+i] = 1;
		}
		for(int i = cantAremplazar; i < cantCromosomasPoblacionDevice; i++){
			if(fitnessActual[posFitness+i] > peor){
				poblacionActualAcambiar[posFitness+i] = 1;
				poblacionActualAcambiar[posFitness+posPeor] = 0;
				peor = INT_MAX;
				posPeor = -1;
				for(int j = 0; j <= i; j++){
					if(poblacionActualAcambiar[posFitness+j] == 1){
						if(fitnessActual[posFitness+j] < peor){
							peor = fitnessActual[posFitness+j];
							posPeor = j;
						}
					}
				}
			}else{
				poblacionActualAcambiar[posFitness+i] = 0;
			}

			if(nuevoFitness[posFitness+i] < mejor){
				nuevaPoblacionAcambiar[posFitness+i] = 1;
				nuevaPoblacionAcambiar[posFitness + posMejor] = 0;
				mejor = INT_MIN;
				posMejor = -1;
				for(int j = 0; j <= i; j++){
					if(nuevaPoblacionAcambiar[posFitness+j] == 1){
						if(nuevoFitness[posFitness+j] > mejor){
							mejor = nuevoFitness[posFitness+j];
							posMejor = j;
						}
					}
				}
			}else{
				nuevaPoblacionAcambiar[posFitness+i] = 0;
			}
		}

		for(int i = 0; i < cantAremplazar; i++){
			int j = 0;
			while(poblacionActualAcambiar[posFitness+j] == 0){
				j++;
			}
			int k = 0;
			while(nuevaPoblacionAcambiar[posFitness+k] == 0){
				k++;
			}
			nuevoFitness[posFitness+k] = fitnessActual[posFitness+j];
			int posNuevoCromosoma = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice + k * cantGenesEnCromosomaDevice;
			int posCromosomaActual = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice + j * cantGenesEnCromosomaDevice;
			for(int h = 0; h < cantGenesEnCromosomaDevice; h++){
				nuevaPoblacion[posNuevoCromosoma+h] = poblacionActual[posCromosomaActual+h];
			}
			poblacionActualAcambiar[posFitness+j] = 0;
			nuevaPoblacionAcambiar[posFitness+k] = 0;
		}
	}
}

/******************* Implementacion de Funciones del host *****************/

void traerImprimirReal(float* fitnessHost, float* fitnessDevice, int tamVectorFitnessFloat, float* poblacionHost, float* poblacionDevice, int tamVectorPoblacion, int iteracion){
	cudaMemcpy(fitnessHost, fitnessDevice, tamVectorFitnessFloat, cudaMemcpyDeviceToHost);
	cudaMemcpy(poblacionHost, poblacionDevice, tamVectorPoblacion, cudaMemcpyDeviceToHost);
	printf("\nPOBLACION EN GPU (iteracion %d):\n",iteracion);
	for(int i = 0; i<totalGenesGPU; i++){
		if(i%cantGenesEnCromosoma == 0){
			printf("\n");
		}
		printf("%f ", poblacionHost[i]);
	}
	printf("\n\nFITNESS EN GPU:\n\n");

	for(int i = 0; i<cantCromosomasPoblacion * cantidadPoblacionesGPU; i++){
		printf("%f ", fitnessHost[i] * (-1));
	}
	printf("\n\n");
}

void traerImprimirMejorIndividuoReal(float* mejorFitnessIndividuoGPU, float* mejorFitnessIndividuoGPUDevice, int tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, float* mejorIndividuoGPU, float* mejorIndividuoGPUDevice, int tamVectorMejoresIndividuosGPU, int iteracion){
	cudaMemcpy(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, cudaMemcpyDeviceToHost);
	cudaMemcpy(mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, cudaMemcpyDeviceToHost);
	printf("\nMEJOR INDIVIDUO POR POBLACION EN GPU (iteracion %d):\n",iteracion);
	for(int i = 0; i < cantGenesEnCromosoma*cantidadPoblacionesGPU; i++){
		if(i%cantGenesEnCromosoma == 0){
			cout << "\n";
		}
		printf("%f ", mejorIndividuoGPU[i]);
	}
	printf("\n\nFITNESS MEJOR INDIVIDUO POR POBLACION EN GPU:\n\n");
	for(int i = 0; i < cantidadPoblacionesGPU; i++){
		printf("%f ", mejorFitnessIndividuoGPU[i] * (-1));
	}
	printf("\n\n");
}

void representacionReal(){
	int tamVectorPoblacion = sizeof(float)*totalGenesGPU;
	int tamVectorFitnessFloat = sizeof(float)*totalIndividuosGPU;
	int tamVectorFitnessInt = sizeof(int)*totalIndividuosGPU;
	int tamVectorIndividuosAMigrarGPU = sizeof(float)*cantGenesEnCromosoma*cantidadPoblacionesGPU;
	int tamVectorIndividuosAMigrarCPU = sizeof(float)*cantGenesEnCromosoma*cantidadPoblacionesCPU;

	int tamVectorPoblacionParaRuleta = sizeof(float)*totalIndividuosGPU;
	int tamVectorFitnessRuleta = sizeof(float)*cantidadPoblacionesGPU;
	int tamVectorPoblacionParaRuletaCPU = sizeof(float)*totalIndividuosCPU;
	int tamVectorFitnessRuletaCPU = sizeof(float)*cantidadPoblacionesCPU;
	int tamVectorMejoresIndividuosGPU = sizeof(float) * cantGenesEnCromosoma * cantidadPoblacionesGPU;
	int tamVectorMejoresIndividuosCPU = sizeof(float) * cantGenesEnCromosoma * cantidadPoblacionesCPU;
	int tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU = sizeof(float) * cantidadPoblacionesCPU;
	int tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU = sizeof(float) * cantidadPoblacionesGPU;
	
	static float *poblacionActualHostGPU = (float *) malloc(tamVectorPoblacion);
	static float *nuevaPoblacionHostGPU = (float *) malloc(tamVectorPoblacion);
	static float *fitnessActualHostGPU = (float *) malloc(tamVectorFitnessFloat);
	static float *nuevoFitnessHostGPU = (float *) malloc(tamVectorFitnessFloat);
	static float *probabilidadRuletaHost = (float *) malloc(tamVectorPoblacionParaRuleta);
	static float *fitnessTotalParaRuletaHost = (float *) malloc(tamVectorFitnessRuleta);
	static float *individuosAMigrarHostGPU = (float *) malloc(tamVectorIndividuosAMigrarGPU);
	static float *mejorIndividuoCPU = (float *) malloc(tamVectorMejoresIndividuosCPU);
	static float *mejorIndividuoGPU = (float *) malloc(tamVectorMejoresIndividuosGPU);
	static float *mejorFitnessIndividuoCPU = (float *) malloc(tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU);
	static float *mejorFitnessIndividuoGPU = (float *) malloc(tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU);
	static int *indicesFitnessOrdenadoHost = (int *) malloc(tamVectorFitnessInt);

	float *poblacionActualDevice;
	float *nuevaPoblacionDevice;
	float *fitnessActualDevice;
	float *nuevoFitnessDevice;
	float * fitnessOrdenadoDevice;
	int * indicesFitnessOrdenadoDevice;
	float *probabilidadRuletaDevice;
	float *fitnessTotalParaRuletaDevice;
	int * poblacionActualAcambiarDevice;
	int * nuevaPoblacionAcambiarDevice;
	float *individuosAMigrarDevice;
	float * mejorIndividuoGPUDevice;
	float * mejorFitnessIndividuoGPUDevice;

	// alocar en el device
	cudaMalloc(&poblacionActualDevice, tamVectorPoblacion);
	cudaMalloc(&nuevaPoblacionDevice, tamVectorPoblacion);
	cudaMalloc(&fitnessActualDevice, tamVectorFitnessFloat);
	cudaMalloc(&nuevoFitnessDevice, tamVectorFitnessFloat);
	cudaMalloc(&fitnessOrdenadoDevice, tamVectorFitnessFloat);
	cudaMalloc(&indicesFitnessOrdenadoDevice, tamVectorFitnessInt);
	cudaMalloc(&probabilidadRuletaDevice, tamVectorPoblacionParaRuleta);
	cudaMalloc(&fitnessTotalParaRuletaDevice, tamVectorFitnessRuleta);
	cudaMalloc(&poblacionActualAcambiarDevice, tamVectorFitnessInt);
	cudaMalloc(&nuevaPoblacionAcambiarDevice, tamVectorFitnessInt);
	cudaMalloc(&individuosAMigrarDevice, tamVectorIndividuosAMigrarGPU);
	cudaMalloc(&mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU);
	cudaMalloc(&mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU);
	
	//Inicio numeros aleatorios.
	int cantHilosRandom = 0;
	if(cantidadPoblacionesGPU > 0){
		cantHilosRandom = cantCromosomasPoblacion / 2 * cantidadPoblacionesGPU;
	}else{
		cantHilosRandom = cantCromosomasPoblacion/ 2 * cantidadPoblacionesCPU;
	}
	struct Random r = initRandom(cantHilosRandom);

	//inicializo grid con dimension 1 x cantidadPoblacionesGPU bloques
	dim3 tamGrid(1, cantidadPoblacionesGPU);
	//inicializo bloque con dimension 1 x cantCromosomasPoblacion/2 x 1 hilos
	dim3 tamBlock(1,cantCromosomasPoblacion/2,1);
	//inicializo bloque de migracion con 1 hilo por bloque
	dim3 tamBlockMigracion(1,1,1);

	//inicializacion de la poblacion en GPU
	if(cantidadPoblacionesGPU > 0){
		if(inicializacionAutomatica == 1){
			inicializarPoblacionReal<<<tamGrid, tamBlock>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, r, cantCromosomasPoblacion, fitnessOrdenadoDevice);
		}else{
			inicializarPoblacionRealManual<<<tamGrid, tamBlock>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, r, cantCromosomasPoblacion, fitnessOrdenadoDevice);
		}
		//si la selección es por rango
		if(tipoSeleccion == 0){
			ordenarDescendente<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(fitnessOrdenadoDevice, indicesFitnessOrdenadoDevice);
		}

		//imprimo poblacion binaria de la gpu y fitness
		if(modoDebug == 1){
			if(imprimirPoblacionEntera == 1){
				//imprimo poblacion binaria de la gpu y fitness
				traerImprimirReal(fitnessActualHostGPU, fitnessActualDevice, tamVectorFitnessFloat, poblacionActualHostGPU, poblacionActualDevice, tamVectorPoblacion, -1);
			}else{
				obtenerMejoresIndividuosReal<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
				//imprimo mejor individuo de la gpu y fitness
				traerImprimirMejorIndividuoReal(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, -1);
			}
		}
	}

	static float *individuosAMigrarHostCPU;
	MersenneTwister* mt;
	int tamVectorPoblacionCPU;
	int tamVectorFitnessFloatCPU;
	int tamVectorFitnessIntCPU;
	static float *poblacionActualHostCPU;
	static float *nuevaPoblacionHostCPU;
	static float *fitnessActualHostCPU;
	static float *nuevoFitnessHostCPU;
	static int *indicesFitnessOrdenadoHostCPU;
	static float * fitnessOrdenadoHostCPU;
	int * poblacionActualAcambiarHostCPU;
	int * nuevaPoblacionAcambiarHostCPU;
	float * probabilidadRuletaHostCPU;
	float * fitnessTotalParaRuletaHostCPU;

		//inicializo poblacion en CPU
	if(cantidadPoblacionesCPU > 0){

		tamVectorPoblacionCPU = sizeof(float)*totalGenesCPU;
		tamVectorFitnessFloatCPU = sizeof(float)*totalIndividuosCPU;
		tamVectorFitnessIntCPU = sizeof(int)*totalIndividuosCPU;

		poblacionActualHostCPU = (float *) malloc(tamVectorPoblacionCPU);
		nuevaPoblacionHostCPU = (float *) malloc(tamVectorPoblacionCPU);
		fitnessActualHostCPU = (float *) malloc(tamVectorFitnessFloatCPU);
		nuevoFitnessHostCPU = (float *) malloc(tamVectorFitnessFloatCPU);
		individuosAMigrarHostCPU = (float *) malloc(tamVectorIndividuosAMigrarCPU);
		indicesFitnessOrdenadoHostCPU = (int *) malloc(tamVectorFitnessIntCPU);
		fitnessOrdenadoHostCPU = (float *) malloc(tamVectorFitnessFloatCPU);
		poblacionActualAcambiarHostCPU = (int *) malloc(tamVectorFitnessIntCPU);
		nuevaPoblacionAcambiarHostCPU = (int *) malloc(tamVectorFitnessIntCPU);
		probabilidadRuletaHostCPU = (float *) malloc(tamVectorPoblacionParaRuletaCPU);
		fitnessTotalParaRuletaHostCPU = (float *) malloc(tamVectorFitnessRuletaCPU);

		//INICIALIZO POBLACION EN CPU
		//inicializo la clase mt para las variables aleatorias
		mt = new MersenneTwister();
		unsigned long seed = time(NULL);
		printf("\n\nSemilla Mersenne Twister: %lu\n\n", seed);
		unsigned long init[1] = {seed}, length = 1;
		mt->init_by_array(init, length);

		//inicializacion de la poblacion en GPU
		if(inicializacionAutomatica == 1){
			inicializarPoblacionRealCPU(poblacionActualHostCPU, fitnessActualHostCPU, mt, cantCromosomasPoblacion, fitnessOrdenadoHostCPU);
		}else{
			inicializarPoblacionRealCPUManual(poblacionActualHostCPU, fitnessActualHostCPU, mt, cantCromosomasPoblacion, fitnessOrdenadoHostCPU);
		}
		if(modoDebug == 1){
			if(imprimirPoblacionEntera == 1)
				imprimirRealCPU(fitnessActualHostCPU, tamVectorFitnessFloatCPU, poblacionActualHostCPU, tamVectorPoblacionCPU, -1);
			else{
				obtenerMejoresIndividuosRealCPU(poblacionActualHostCPU,fitnessActualHostCPU,mejorIndividuoCPU,mejorFitnessIndividuoCPU);
				imprimirMejorIndividuoRealCPU(mejorFitnessIndividuoCPU, tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU, mejorIndividuoCPU, tamVectorMejoresIndividuosCPU, -1);
			}
		}
		
		//si la selección es por rango
		if(tipoSeleccion == 0){
			for(int i = 0; i < cantidadPoblacionesCPU; i++){
				ordenarDescendenteCPU(fitnessOrdenadoHostCPU, indicesFitnessOrdenadoHostCPU, i);
			}
		}
	}

	int tamVectorIndividuoAMigrarCPUGPU;
	int tamVectorFitnessAMigrarCPUGPU;
	static float *individuoAMigrarCPUaGPUhost;
	static float *fitnessAMigrarCPUaGPUhost;
	static float *individuoAMigrarGPUaCPUhost;
	static float *individuoAMigrarCPUaGPUdevice;
	static float *fitnessAMigrarCPUaGPUdevice;
	static float *individuoAMigrarGPUaCPUdevice;
	if(cantidadPoblacionesCPU > 0 && cantidadPoblacionesGPU > 0){
		tamVectorIndividuoAMigrarCPUGPU = sizeof(float)*cantGenesEnCromosoma;
		tamVectorFitnessAMigrarCPUGPU = sizeof(float)*1;
		cudaMalloc(&individuoAMigrarCPUaGPUdevice, tamVectorIndividuoAMigrarCPUGPU);
		cudaMalloc(&fitnessAMigrarCPUaGPUdevice, tamVectorFitnessAMigrarCPUGPU);
		cudaMalloc(&individuoAMigrarGPUaCPUdevice, tamVectorIndividuoAMigrarCPUGPU);
		individuoAMigrarCPUaGPUhost = (float *) malloc(tamVectorIndividuoAMigrarCPUGPU);
		fitnessAMigrarCPUaGPUhost = (float *) malloc(tamVectorFitnessAMigrarCPUGPU);
		individuoAMigrarGPUaCPUhost = (float *) malloc(tamVectorIndividuoAMigrarCPUGPU);
	}

	int iteracion = 0;
	//los individuos de la poblacion actual se van intercambiando en el reemplazo
	clock_t inicio = clock();
	while(iteracion < numeroGeneraciones){

		if(cantidadPoblacionesGPU > 0){
			//si la iteracion es par invoco a GPU con poblacionActual, nuevaPoblacion
			if((iteracion % 2) == 0){
				// seleccionamos, cruzamos y mutamos en GPU
				mainKernelReal<<<tamGrid, tamBlock>>>(poblacionActualDevice, nuevaPoblacionDevice, fitnessActualDevice, nuevoFitnessDevice, poblacionActualAcambiarDevice, nuevaPoblacionAcambiarDevice, individuosAMigrarDevice, probabilidadRuletaDevice, fitnessTotalParaRuletaDevice, r, iteracion, individuoAMigrarGPUaCPUdevice, fitnessOrdenadoDevice, indicesFitnessOrdenadoDevice, iteracion, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
				//si la selección es por rango
				if(tipoSeleccion == 0){
					ordenarDescendente<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(fitnessOrdenadoDevice, indicesFitnessOrdenadoDevice);
				}
				if(modoDebug == 1){
					if(imprimirPoblacionEntera == 1)
						traerImprimirReal(nuevoFitnessHostGPU, nuevoFitnessDevice, tamVectorFitnessFloat, nuevaPoblacionHostGPU, nuevaPoblacionDevice, tamVectorPoblacion, iteracion);
					else{
						obtenerMejoresIndividuosReal<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(nuevaPoblacionDevice, nuevoFitnessDevice, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
						traerImprimirMejorIndividuoReal(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, iteracion);
					}
				}
			}else{ //sino invoco a GPU con nuevaPoblacion, poblacionActual
				// seleccionamos, cruzamos y mutamos en GPU
				mainKernelReal<<<tamGrid, tamBlock>>>(nuevaPoblacionDevice, poblacionActualDevice, nuevoFitnessDevice, fitnessActualDevice, poblacionActualAcambiarDevice, nuevaPoblacionAcambiarDevice, individuosAMigrarDevice, probabilidadRuletaDevice, fitnessTotalParaRuletaDevice, r, iteracion, individuoAMigrarGPUaCPUdevice, fitnessOrdenadoDevice, indicesFitnessOrdenadoDevice, iteracion, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
				//si la selección es por rango
				if(tipoSeleccion == 0){
					ordenarDescendente<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(fitnessOrdenadoDevice, indicesFitnessOrdenadoDevice);
				}
				if(modoDebug == 1){
					if(imprimirPoblacionEntera == 1)
						traerImprimirReal(fitnessActualHostGPU, fitnessActualDevice, tamVectorFitnessFloat, poblacionActualHostGPU, poblacionActualDevice, tamVectorPoblacion, iteracion);
					else{
						obtenerMejoresIndividuosReal<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
						traerImprimirMejorIndividuoReal(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, iteracion);
					}
				}
			}
		}
		//Tiro islas en CPU
		if(cantidadPoblacionesCPU > 0){
			representacionRealCPU(poblacionActualHostCPU, nuevaPoblacionHostCPU, fitnessActualHostCPU, nuevoFitnessHostCPU, poblacionActualAcambiarHostCPU, nuevaPoblacionAcambiarHostCPU, individuosAMigrarHostCPU, mt, iteracion, tamVectorPoblacion, tamVectorFitnessFloat, individuoAMigrarCPUaGPUhost, fitnessAMigrarCPUaGPUhost, fitnessOrdenadoHostCPU, indicesFitnessOrdenadoHostCPU, probabilidadRuletaHostCPU, fitnessTotalParaRuletaHostCPU, mejorFitnessIndividuoCPU, tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU, mejorIndividuoCPU, tamVectorMejoresIndividuosCPU);
			//si la selección es por rango
			if(tipoSeleccion == 0){
				for(int i = 0; i < cantidadPoblacionesCPU; i++){
					ordenarDescendenteCPU(fitnessOrdenadoHostCPU, indicesFitnessOrdenadoHostCPU, i);
				}
			}
		}
		//Si hay que migrar
		if((generacionesMigrar > 0) && ((iteracion + 1) % generacionesMigrar == 0)){
			if(cantidadPoblacionesGPU > 0 && cantidadPoblacionesCPU > 0){
				//poblaciones en GPU y en CPU
				cudaMemcpy(individuoAMigrarCPUaGPUdevice, individuoAMigrarCPUaGPUhost, tamVectorIndividuoAMigrarCPUGPU, cudaMemcpyHostToDevice);
				cudaMemcpy(individuoAMigrarGPUaCPUhost, individuoAMigrarGPUaCPUdevice, tamVectorIndividuoAMigrarCPUGPU, cudaMemcpyDeviceToHost);
				if(modoDebug == 1){
					cudaMemcpy(individuosAMigrarHostGPU, individuosAMigrarDevice, tamVectorIndividuosAMigrarGPU, cudaMemcpyDeviceToHost);
					printf("\nINDIVIDUOS A MIGRAR EN GPU:\n");
					for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosoma*cantidadPoblacionesGPU; i++){
						printf("%f ", individuosAMigrarHostGPU[i]);
						if((i+1)%cantGenesEnCromosoma == 0){
							printf(" ");
						}
					}
					printf("\n\n");
					printf("\nINDIVIDUOS A MIGRAR DE GPU A CPU:\n");
					for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosoma; i++){
						printf("%f ", individuoAMigrarGPUaCPUhost[i]);
					}
					printf("\n\n");
					printf("\nINDIVIDUOS A MIGRAR EN CPU:\n");
					for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosoma*cantidadPoblacionesCPU; i++){
						printf("%f ", individuosAMigrarHostCPU[i]);
						if((i+1)%cantGenesEnCromosoma == 0){
							printf(" ");
						}
					}
					printf("\n\n");
					printf("\nINDIVIDUOS A MIGRAR DE CPU A GPU:\n");
					for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosoma; i++){
						printf("%f ", individuoAMigrarCPUaGPUhost[i]);
					}
					printf("\n\n");

				}
				if((iteracion % 2) == 0){
					migracionRepresentacionReal<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(nuevaPoblacionDevice, nuevoFitnessDevice, individuosAMigrarDevice, r, individuoAMigrarCPUaGPUdevice);
					if(modoDebug == 1){
						printf("\nLUEGO DE MIGRAR EN GPU:\n");
						if(imprimirPoblacionEntera == 1)
							traerImprimirReal(nuevoFitnessHostGPU, nuevoFitnessDevice, tamVectorFitnessFloat, nuevaPoblacionHostGPU, nuevaPoblacionDevice, tamVectorPoblacion, iteracion);
						else{
							obtenerMejoresIndividuosReal<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(nuevaPoblacionDevice, nuevoFitnessDevice, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
							traerImprimirMejorIndividuoReal(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, iteracion);
						}
					}
					migracionRepresentacionRealCPU(nuevaPoblacionHostCPU, nuevoFitnessHostCPU, individuosAMigrarHostCPU, mt, individuoAMigrarGPUaCPUhost);
					if(modoDebug == 1){
						printf("\nLUEGO DE MIGRAR EN CPU:\n");
						if(imprimirPoblacionEntera == 1)
							imprimirRealCPU(nuevoFitnessHostCPU, tamVectorFitnessFloatCPU, nuevaPoblacionHostCPU, tamVectorPoblacion, iteracion);
						else{
							obtenerMejoresIndividuosRealCPU(nuevaPoblacionHostCPU,nuevoFitnessHostCPU,mejorIndividuoCPU,mejorFitnessIndividuoCPU);
							imprimirMejorIndividuoRealCPU(mejorFitnessIndividuoCPU, tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU, mejorIndividuoCPU, tamVectorMejoresIndividuosCPU, iteracion);
						}
					}
				}else{
					migracionRepresentacionReal<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, individuosAMigrarDevice, r, individuoAMigrarCPUaGPUdevice);
					if(modoDebug == 1){
						printf("\nLUEGO DE MIGRAR EN GPU:\n");
						if(imprimirPoblacionEntera == 1)
							traerImprimirReal(fitnessActualHostGPU, fitnessActualDevice, tamVectorFitnessFloat, poblacionActualHostGPU, poblacionActualDevice, tamVectorPoblacion, iteracion);
						else{
							obtenerMejoresIndividuosReal<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
							traerImprimirMejorIndividuoReal(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, iteracion);
						}
					}
					migracionRepresentacionRealCPU(poblacionActualHostCPU, fitnessActualHostCPU, individuosAMigrarHostCPU, mt, individuoAMigrarGPUaCPUhost);
					if(modoDebug == 1){
						printf("\nLUEGO DE MIGRAR EN CPU:\n");
						if(imprimirPoblacionEntera == 1)
							imprimirRealCPU(fitnessActualHostCPU, tamVectorFitnessFloatCPU, poblacionActualHostCPU, tamVectorPoblacion, iteracion);
						else{
							obtenerMejoresIndividuosRealCPU(poblacionActualHostCPU,fitnessActualHostCPU,mejorIndividuoCPU,mejorFitnessIndividuoCPU);
							imprimirMejorIndividuoRealCPU(mejorFitnessIndividuoCPU, tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU, mejorIndividuoCPU, tamVectorMejoresIndividuosCPU, iteracion);
						}
					}
				}
			}else if(cantidadPoblacionesCPU > 0){
				//poblaciones solamente en CPU
				if((iteracion % 2) == 0){
					migracionRepresentacionRealCPU(nuevaPoblacionHostCPU, nuevoFitnessHostCPU, individuosAMigrarHostCPU, mt, individuoAMigrarGPUaCPUhost);
					if(modoDebug == 1){
						printf("\nLUEGO DE MIGRAR EN CPU:\n");
						if(imprimirPoblacionEntera == 1)
							imprimirRealCPU(nuevoFitnessHostCPU, tamVectorFitnessFloatCPU, nuevaPoblacionHostCPU, tamVectorPoblacion, iteracion);
						else{
							obtenerMejoresIndividuosRealCPU(nuevaPoblacionHostCPU,nuevoFitnessHostCPU,mejorIndividuoCPU,mejorFitnessIndividuoCPU);
							imprimirMejorIndividuoRealCPU(mejorFitnessIndividuoCPU, tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU, mejorIndividuoCPU, tamVectorMejoresIndividuosCPU, iteracion);
						}
					}
				}else{
					migracionRepresentacionRealCPU(poblacionActualHostCPU, fitnessActualHostCPU, individuosAMigrarHostCPU, mt, individuoAMigrarGPUaCPUhost);
					if(modoDebug == 1){
						printf("\nLUEGO DE MIGRAR EN CPU:\n");
						if(imprimirPoblacionEntera == 1)
							imprimirRealCPU(fitnessActualHostCPU, tamVectorFitnessFloatCPU, poblacionActualHostCPU, tamVectorPoblacion, iteracion);
						else{
							obtenerMejoresIndividuosRealCPU(poblacionActualHostCPU,fitnessActualHostCPU,mejorIndividuoCPU,mejorFitnessIndividuoCPU);
							imprimirMejorIndividuoRealCPU(mejorFitnessIndividuoCPU, tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU, mejorIndividuoCPU, tamVectorMejoresIndividuosCPU, iteracion);
						}
					}
				}
				if(modoDebug == 1){
					printf("\nINDIVIDUOS A MIGRAR EN CPU:\n");
					for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosoma*cantidadPoblacionesGPU; i++){
						printf("%f ", individuosAMigrarHostGPU[i]);
						if((i+1)%cantGenesEnCromosoma == 0){
							printf(" ");
						}
					}
					printf("\n\n");
				}
			}else{
				//poblaciones solamente en GPU
				if(modoDebug == 1){
					cudaMemcpy(individuosAMigrarHostGPU, individuosAMigrarDevice, tamVectorIndividuosAMigrarGPU, cudaMemcpyDeviceToHost);
					printf("\nINDIVIDUOS A MIGRAR EN GPU:\n");
					for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosoma*cantidadPoblacionesGPU; i++){
						printf("%f ", individuosAMigrarHostGPU[i]);
						if((i+1)%cantGenesEnCromosoma == 0){
							printf(" ");
						}
					}
					printf("\n\n");
				}
				if((iteracion % 2) == 0){
					migracionRepresentacionReal<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(nuevaPoblacionDevice, nuevoFitnessDevice, individuosAMigrarDevice, r, individuoAMigrarCPUaGPUdevice);
					if(modoDebug == 1){
						printf("\nLUEGO DE MIGRAR EN GPU:\n");
						if(imprimirPoblacionEntera == 1)
							traerImprimirReal(nuevoFitnessHostGPU, nuevoFitnessDevice, tamVectorFitnessFloat, nuevaPoblacionHostGPU, nuevaPoblacionDevice, tamVectorPoblacion, iteracion);
						else{
							obtenerMejoresIndividuosReal<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(nuevaPoblacionDevice, nuevoFitnessDevice, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
							traerImprimirMejorIndividuoReal(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, iteracion);
						}
					}
				}else{
					migracionRepresentacionReal<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, individuosAMigrarDevice, r, individuoAMigrarCPUaGPUdevice);
					if(modoDebug == 1){
						printf("\nLUEGO DE MIGRAR EN GPU:\n");
						if(imprimirPoblacionEntera == 1)
							traerImprimirReal(fitnessActualHostGPU, fitnessActualDevice, tamVectorFitnessFloat, poblacionActualHostGPU, poblacionActualDevice, tamVectorPoblacion, iteracion);
						else{
							obtenerMejoresIndividuosReal<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
							traerImprimirMejorIndividuoReal(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, iteracion);
						}
					}
				}
			}
		}
		iteracion++;
	}
	printf("Tiempo de ejecucion efectivo: %f s\n", ((double)clock() - inicio) / CLOCKS_PER_SEC);
	if(cantidadPoblacionesGPU > 0){
		if(((iteracion -1) % 2) == 0){
			if(imprimirPoblacionEntera == 1)
				traerImprimirReal(nuevoFitnessHostGPU, nuevoFitnessDevice, tamVectorFitnessFloat, nuevaPoblacionHostGPU, nuevaPoblacionDevice, tamVectorPoblacion, iteracion);
			else{
				obtenerMejoresIndividuosReal<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(nuevaPoblacionDevice, nuevoFitnessDevice, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
				traerImprimirMejorIndividuoReal(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, iteracion);
			}
		}
		else{
			if(imprimirPoblacionEntera == 1)
				traerImprimirReal(fitnessActualHostGPU, fitnessActualDevice, tamVectorFitnessFloat, poblacionActualHostGPU, poblacionActualDevice, tamVectorPoblacion, iteracion);
			else{
				obtenerMejoresIndividuosReal<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
				traerImprimirMejorIndividuoReal(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, iteracion);
			}
		}
	}


	// free memory for all Cuda malloc
	cudaFree(poblacionActualDevice);
	cudaFree(nuevaPoblacionDevice);
	cudaFree(fitnessActualDevice);
	cudaFree(fitnessOrdenadoDevice);
	cudaFree(indicesFitnessOrdenadoDevice);
	cudaFree(nuevoFitnessDevice);
	cudaFree(probabilidadRuletaDevice);
	cudaFree(fitnessTotalParaRuletaDevice);
	cudaFree(poblacionActualAcambiarDevice);
	cudaFree(nuevaPoblacionAcambiarDevice);
	cudaFree(individuosAMigrarDevice);
	cudaFree(mejorIndividuoGPUDevice);
	cudaFree(mejorFitnessIndividuoGPUDevice);

	// free memory for all C++ new
	delete mt;

	deleteRandom(r);

	// free memory for all C malloc
	free(poblacionActualHostGPU);
	free(nuevaPoblacionHostGPU);
	free(fitnessActualHostGPU);
	free(nuevoFitnessHostGPU);
	free(probabilidadRuletaHost);
	free(fitnessTotalParaRuletaHost);
	free(individuosAMigrarHostGPU);
	free(mejorIndividuoCPU);
	free(mejorIndividuoGPU);
	free(mejorFitnessIndividuoCPU);
	free(mejorFitnessIndividuoGPU);
	free(indicesFitnessOrdenadoHost);

	if(cantidadPoblacionesCPU > 0){
		free(poblacionActualHostCPU);
		free(nuevaPoblacionHostCPU);
		free(fitnessActualHostCPU);
		free(nuevoFitnessHostCPU);
		free(individuosAMigrarHostCPU);
		free(indicesFitnessOrdenadoHostCPU);
		free(fitnessOrdenadoHostCPU);
		free(poblacionActualAcambiarHostCPU);
		free(nuevaPoblacionAcambiarHostCPU);
		free(probabilidadRuletaHostCPU);
		free(fitnessTotalParaRuletaHostCPU);
	}

	if(cantidadPoblacionesCPU > 0 && cantidadPoblacionesGPU > 0){
		cudaFree(individuoAMigrarCPUaGPUdevice);
		cudaFree(individuoAMigrarGPUaCPUdevice);
		free(individuoAMigrarCPUaGPUhost);
		free(individuoAMigrarGPUaCPUhost);
	}

	if(strcmp(cudaGetErrorString(cudaPeekAtLastError()), "no error") != 0)
		printf("GPU Error: %s\n\n",cudaGetErrorString(cudaPeekAtLastError()));
	if(strcmp(cudaGetErrorString(cudaThreadSynchronize()), "no error") != 0)
		printf("GPU Error: %s\n\n",cudaGetErrorString(cudaThreadSynchronize()));	
}

#endif
